• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКОВ ГОСЗАКУПОК
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКОВ ГОСЗАКУПОК

Открытые системы. СУБД. 2018. № 2. С. 42–44.
Елисеев Д. А., Романов Д. А.

 

В сфере госзакупок обращаются огромные денежные средства, и сегодня прикладываются большие усилия для обеспечения мониторинга процесса выполнения контракта — своевременное управление рисками может позволить сэкономить миллиарды рублей. Точная модель автоматизированной оценки рискованности государственных контрактов, построенная на базе алгоритмов машинного обучения, может помочь повысить эффективность государственных закупок.

Научное направление: Компьютерные науки Экономика и менеджмент
Приоритетные направления: государственное и муниципальное управление бизнес-информатика
Язык: русский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениеклассификациягосзакупкиmachine learningclassificationgovernment procurement
Похожие публикации
Механизмы привлечения новых клиентов на онлайн-платформы электронной коммерции в России
Шарко О. В., Шарко Е.Р., Маркетинг в России и за рубежом 2026 Т. 2 № 172 С. 71–79
В статье анализируется научное понимание поведения потребителей в сфере электронной коммерции, объединяя последние достижения в области цифрового маркетинга, динамики онлайн-платформ розничной торговли и эмпирических моделей взаимодействия с клиентами. Результаты исследования включают в себя детальное понимание механизмов, лежащих в основе лояльности клиентов, эмпирические данные о многомерных факторах, влияющих на предпочтения платформ, и методологические инновации, применимые к ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Документирование хозяйственных операций и ведение бухгалтерского учета активов организации
Кельдина Л. И., Ивашечкина Л. Г., Жаринов В. В. и др., М.: КноРус, 2023.
Материал излагается с учетом современных тенденций в организации и ведении бухгалтерского учета экономическими субъектами Российской Федерации. В каждом разделе содержится теоретический и практический материал, нормативная база, рисунки, схемы и таблицы. Теоретический материал представлен как в традиционном виде, так и в виде схем. Каждый раздел завершается контрольными вопросами, тестами и заданиями для самоконтроля. Приложения содержат иллюстративный материал: ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Similar outputs, different positions: convergence and divergence in research activity of public and private universities in EU candidate countries
Матвеева Н. Н., Yudkevich M., Higher Education 2026 P. 1–20
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Финансирование проектов «Пояс и Путь» и «Север Юг»: сравнительный анализ
Бирюкова О. В., Барзунов Д. А., Паутов А. В., Проблемы Дальнего Востока 2026 № 4
Фор­ми­ро­ва­ние но­вых тран­с­кон­ти­нен­таль­ных тран­с­порт­ных ар­те­рий уси­ли­ва­ет гео­эко­но­ми­че­с­кую кон­ку­рен­цию в Ев­ра­зии и тре­бу­ет вы­ра­бот­ки ус­той­чи­вых мо­де­лей ин­ве­сти­ци­он­но­го со­т­руд­ни­че­ст­ва. Ки­тай­ская ини­ци­а­ти­ва «По­яс и Путь» и Ме­ж­ду­на­род­ный Тран­с­порт­ный Ко­ри­дор «Се­вер-Юг» пред­ста­в­ля­ют со­бой раз­ли­ч­ные ин­сти­ту­ци­о­наль­ные кон­ст­рук­ции фи­нан­си­ро­ва­ния ин­ф­ра­стру­к­ту­ры, от­ли­ча­ю­щи­е­ся ис­то­ч­ни­ка­ми ка­пи­та­ла, сте­пе­нью цен­т­ра­ли­за­ции и ме­ха­низ­ма­ми рас­пре­де­ле­ния ри­с­ков. Цель ста­тьи за­клю­ча­ет­ся в срав­не­нии мо­де­ли фи­нан­си­ро­ва­ния двух про­ек­тов, оцен­ке их вза­и­мо­до­по­л­ня­е­мо­сти ...
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору